WEKA无监督聚类删除类标号技巧

使用密集轨迹和转导学习，细节改进的Matlab代码介绍了一种无监督试管提取算法，用于从视频中提取动作。该方法已在Matlab R2015a上进行了Linux平台测试，并提供了该算法的Matlab实现。如果您认为此无监督试管提取方法对您的研究有帮助，请考虑引用以下文献：@inproceedings{marian2015unsupervised, title={Unsupervised Tube Extraction Using Transductive Learning and Dense Trajectories}, author={Marian Puscas, Mihai and Sangi

Autoclass 算法的无监督分类方式挺适合数据量不太确定、属性类型混合的情况。基于Bayesian 网络，你不用提前设定分类标签，它会根据你指定的概率分布，自己尝试不同的分类方式，选出几个还不错的结果。嗯，像用户画像、日志数据这种不太规则的场景，还挺顺手的。 连续属性的话，你要自己是正态分布还是别的啥分布；离散属性就简单了，列出所有的取值就行。还有个小技巧，属性之间如果有关联，可以预先设定联合分布，模型效果会更稳定。 Autoclass 比较适合拿来做探索性的，比如你手里有一堆看不懂的数据，不知道该怎么分组，就可以丢给它试试看。响应还挺快，不同类型的数据也比较灵活。 你如果对概率分布不太熟

Weka 的 Evaluation 类用起来真不赖，尤其是你在做模型评估这块儿。它的功能挺全的，交叉验证也好，单独测评也行，方法都给你封装好了，不用费劲写一堆逻辑。你要是常用 J48 啥的决策树分类器，Evaluation 直接能接上用。评估完还能一键输出详细指标，像准确率、F1 分数、混淆矩阵这些，全都搞定了，挺方便的。

本研究利用VGG16卷积神经网络对微观结构图像进行特征提取，并结合M3C聚类算法实现无监督分类。 数据与方法: 本研究使用包含1925张图像的数据集，从中随机选取100张进行分析。 首先，利用预训练的VGG16网络提取图像特征，具体而言，使用第五个卷积层的输出，并进行平均池化以降低特征维度。 接着，使用M3C聚类算法对提取的特征进行聚类分析，确定最佳聚类数量。 最后，利用项目共识值识别高置信度和不明确的数据，用于后续半监督学习框架的训练。 数据共享: Python、R和Matlab之间的数据共享通过Excel文件实现。 所需软件包: Python: Keras, Numpy, Xlsx

Prim Matlab代码用于无监督图像匹配和目标发现，由Huy V. Vo等人于CVPR 2019提出。入门代码使用Matlab 2017a编写，可能需要修改以适应其他版本。安装步骤：首先执行git clone https://github.com/vohuy93/OSD.git，然后cd OSD。依赖关系：下载使用随机Prim算法生成区域建议的代码，并放入UODOptim/文件夹，执行git clone https://github.com/smanenfr/rp.git，接着运行cd rp; matlab -r "setup"。测试代码主要在VOC_6x2上运行，脚本为scripts/r

Vanilla Temporal Pooling是由中国哈尔滨工业大学语音实验室的Jiqing Han和Shiwen Deng开发的一种音频信号无监督时序特征学习方法。该方法利用非线性支持向量回归(SVR)直接连接BoAW直方图序列与时间索引，有效地捕获任意持续时间的音频信号时间动态模型。此外，为了提升特征表示的信号重构能力，我们还嵌入了稀疏编码方法于传统的BoAW框架中。如果您对我们的研究感兴趣，请引用：@article{zhang:2018:temporal pooling, title={Unsupervised Temporal Feature Learning Based on Sp

WEKA中的聚类算法 WEKA是一款强大的数据挖掘工具，提供了丰富的聚类算法，用于在数据集中发现隐藏的模式和结构。 常用聚类算法 k-Means： 将数据划分为k个簇，每个簇由其中心点表示。 层次聚类：构建一个树状结构，表示数据点之间的层次关系。 EM算法：基于概率模型，用于发现数据中的潜在类别。 DBSCAN：基于密度的算法，用于识别具有不同密度和形状的簇。 聚类分析应用 客户细分: 将客户群体划分为不同的类别，以便进行 targeted marketing. 异常检测: 识别数据集中与整体模式不符的异常点。 图像分割: 将图像划分为不同的区域，以便进行图像分析和理解。 WEKA的优

可视化聚类结果这块工具还挺实用的，尤其对于那些数据或者机器学习的开发者来说。通过WEKA，你可以直观地看到聚类结果的分布图，你更好地理解数据集的特征。这里有不少方法可以尝试，比如通过聚类算法进行结果可视化，或者用其他一些工具加强。你可以参考下这些相关文章，了解不同的可视化方法，挺有的。 说到可视化，WEKA的聚类结果图对于后期的模型调优来说蛮有用的。尤其是对那些需要大量数据，寻找模式的同学来说，聚类的可视化效果可以你节省不少时间。嗯，有时候这种图表直接让你意识到模型是不是有效，效果是不是理想，所以如果你正在做数据工作，不妨试试这个方法。通过下文中的链接，可以直接跳转到相关资源，不用再花时间自己

WEKA 的聚类功能，配置挺简单，适合刚入门的你快速上手。打开Explorer，加载bank-data.arff这 600 条数据，点到Cluster，选SimpleKMeans。numClusters设成 6，意思就是要分成 6 类。随机种子seed建议设成 10，保证结果稳定点。训练模式选Use training set，点Start，右边就能看到结果了。输出格式清晰，参数一目了然，适合教学和快速实验。